개요

현재 얼굴인식은 중요 바이오인식 기술로 이를 표준화 하는 그룹은 ISO의 SC29/WG11(MPEG) 그룹과 SC37의 두 표준화 그룹이다. MPEG에서는 기존의 MPEG-7 표준화 작업 시 얼굴인식 디스크립터를 표준화 했으며 향후 MPEG-7 Extension에서 향상된 얼굴인식 디스크립터를 표준화 하였다. SC37에서는 현재 얼굴인식을 위한 표준화 포맷을 제정 중에 있다. 그러나 기본적으로 2D 이미지 영상을 이용하는 얼굴인식 기술은 조명, 포즈, 표정 등에 매우 취약하므로 이를 극복하기 위하여 다양한 센서를 이용하는 얼굴인식 기술이 계속 개발되고 있으며 표준화에서도 이를 점차 고려하고 있다. 현재 SC29/WG11(MPEG) 표준화 그룹의 MPEG-7 분야에서 조명에 강인한 IR(Infrared)기반의 얼굴인식 기술이 제안되어 핵심실험으로(Core Experiment, CE) 채택된 후, IR과 비주얼을 융합한 얼굴인식 핵심실험(CE)이 진행 중에 있다. 이 보고서에서는 새롭게 제안된 비주얼과 IR의 융합을 이용한 얼굴인식에 대하여 기술하고자 한다.      

얼굴인식 기술

지금까지 2D 얼굴인식은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 흥미로운 연구 토픽으로 관심을 받고 있다. 그러나 비주얼 영상 기반 2D 얼굴인식은 조명, 포즈, 표정 등에 의한 영상의 변화에 취약한 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 조명에 의한 영상의 변화를 보상 하거나, 이에 강인한 특징 추출 방법이 연구되었지만 아직까지 이를 통한 충분한 인식 성능은 기대하기 어렵다.

이에 대한 대안으로 최근 IR 영상을 이용한 얼굴 인식 기술이 관심을 받고 있다. IR 영상은 얼굴 인식이 갖는 비접촉, 원거리 인식이라는 장점을 유지하면서, 비주얼 영상 기반 얼굴 인식이 갖는 문제점을 근본적으로 해소할 수 있다는 점에서 매력을 갖는다. 그간 IR 영상은 고가의 센서, 저해상도, 많은 노이즈, 데이터베이스의 부족 등의 이유로 그 동안 많은 관심을 받지 못해 왔지만, 근래에 들어 IR 센서 기술의 발전에 힘입어 이러한 약점들이 많이 보완됨에 따라 IR 영상을 이용한 얼굴 인식 기술의 효용성이 높아지고 있다.

조명의 변화는 비주얼 영상 기반의 얼굴 인식의 가장 큰 성능 저하 요인이지만, IR 영상은 이 조명의 변화에 매우 강인한 특성을 갖고 있다. IR 카메라는 물체로부터 발산되는 700nm에서 1mm 사이의 파장을 갖는 적외선을 취득하여 영상화하기 때문에, 근본적으로 외부 조명 변화에 영향을 받지 않는다. 심지어 완벽히 빛이 없는 상황에서도 인식이 가능하기 때문에, 이를 이용한 새로운 애플리케이션을 기대할 수 있다. 또한 비주얼 영상은 얼굴에서 반사된 빛을 감지하기 때문에 표정의 변화에 따라 많은 영향을 받는 반면, 얼굴에서 발산되는 적외선은 피부 밑 혈관에서 나오기 때문에 IR 영상은 표정의 변화에도 상대적으로 강인한 성능을 보인다.

비주얼과 IR의 Fusion을 이용한 얼굴인식

<표 1> 2차원 기반 얼굴인식에서의 외부 조건에 의한 영향

IR 기반 얼굴 인식은 앞서 언급된 장점들과 함께 또한 몇 가지 단점을 갖는다. 첫째로 얼굴의 특징점이 불분명한 점을 들 수 있다. 이는 얼굴 인식에 필수적인 과정인 얼굴 검출을 어렵게 한다. 다음으로 외부 온도에 영향을 받는다는 점이다. 적외선은 발산된 물체의 온도에 따라 달라지기 때문에, 외부 기온이나 바람 등에 의해 피부 온도가 달라질 경우 IR 영상의 패턴 역시 변화하게 된다. 또한 얼굴로부터 발산된 적외선이 안경 등의 물체를 투과하지 못함으로써 occlusion이 발생한다. 눈 주위는 얼굴의 다른 부위보다 많은 정보를 가지고 있기 때문에 안경에 의한 occlusion은 IR 기반 얼굴 인식의 성능을 크게 낮추는 원인이 된다. 이 외에도 운동이나 병 등에 의해 체온이 심하게 변화하는 경우도 IR 패턴에 영향을 주게 된다.

Fusion은 서로 다른 성질의 데이터를 결합하여 인식에 사용하는 방식을 의미한다. 비주얼 영상과 IR 영상의 적절한 결합을 통해 보다 높은 인식률을 기대할 수 있다. 특히 얼굴 인식에서의 경우, 앞서 서술된 비주얼 영상과 IR 영상의 장단점이 서로 상이하다는 점이 fusion에 의한 보다 강인한 시스템 구축 가능성을 시사한다. 또한 비주얼과 IR의 fusion을 이용한 얼굴인식은 같은 2차원 얼굴 인식 기술을 사용할 수 있다는 점과, 두 modality 간의 상호 연관성이 높다는 점 때문에 여타 multi-modal biometrics 보다 효율적인 fusion이 가능하다. 표 1은 비주얼과 IR 카메라을 이용하여 얻어진 얼굴 영상들로 조명 및 표정의 변화 시에 비주얼 영상에 비하여 IR 영상의 변화 정도가 상대적으로 적음을 알 수 있다.

맺음말

얼굴인식 기술은 자체적으로 가지고 있는 여러 장점들과 다양한 응용분야로 인하여 여러 생체 인식 기술 중 가장 활발히 연구되고 있는 분야이다. 특히 IR 영상 기반 얼굴 인식은 기존의 얼굴 인식 기술이 갖는 많은 문제점들을 복잡한 과정 없이 해결할 수 있는 대안으로서 연구가 되고 있다. 또한 IR 센서 기술 연구가 진행됨에 따라 보다 다양한 애플리케이션 역시 기대할 수 있다. 그러나 아직까지는 IR 관련 연구가 많지 않았고, IR database 구축 역시 아직 미흡한 상황이다. 따라서 이와 관련된 표준화 작업을 고려할 때, 계속적인 관련 기술의 개발과 IR database의 구축이 필요하다.